许多人在学习数据库系统时,会被理论的深度和工业级系统的复杂性吓退。想要真正理解 SQL 和查询引擎的工作原理,最直接的方式是动手实现一个简化版的数据库。本文以一个实战学习项目为线索,讲述如何用 Rust 从零搭建一个基本的 SQL 查询引擎,覆盖 SQL 解析、表扫描、WHERE 过滤、SELECT 投影,以及如何将 JSON 数据作为数据源来快速验证想法。无论你是想加强对关系代数的理解,还是在寻找有趣的编程练手项目,都能从中得到启发和可复用的实现思路。先从工程边界说起。目标是实现一个能解析并执行有限子集的 ANSI SQL 的查询引擎。
我们不追求生产级别的性能或完整性,而是把注意力放在查询引擎的核心概念上:将 SQL 文本解析成抽象语法树,基于 AST 构造内部表示,再对外部存储的数据执行一系列算子,包括表扫描、过滤和投影。为简化存储层,使用静态 JSON 文件作为表数据,数据集可以取自常见示例数据库,如 Chinook。这样可以把精力集中在查询流程和算子组合上,而不是磁盘格式、事务或并发控制。解析器的选型直接影响实现难度。现成的解析库能够让我们避免重复造轮子。Rust 社区中优秀的 sqlparser crate 提供了成熟的 SQL 解析能力,能够解析常见的 SELECT、WHERE、JOIN 等语句并返回一个通用 AST。
实际做法是把用户输入的 SQL 字符串交给解析器,取得解析结果后对其进行模式匹配,只抽取项目中支持的特性。这样的设计既能快速验证查询执行逻辑,又保留未来扩展更多 SQL 特性的可能。在设计内部查询表示时,采用极简的表达式类型有助于快速实现。将查询拆分为三个基本算子 From、Filter、Project。From 表示从某个命名表扫描所有行;Filter 包含一个子查询和一个谓词表达式,用于筛选行;Project 包含一个子查询和希望返回的字段列表。这种树状的算子组合反映了关系代数的思想,也便于按需评估或组合更多算子。
谓词表达式在初始阶段可以非常简单,例如只支持列与常量的等值比较。当用户执行 select Title from Album where AlbumId = 48 时,查询会被解析为 Project( fields=[Title], from=Filter(from=From(table="Album"), filter=AlbumId == 48) )。数据的表示上,使用 serde_json::Value 来承载行数据是一种省力但有效的选择。JSON 能自然表示各种基本类型,Rust 的 serde_json 提供了方便的序列化与反序列化。表数据可以作为静态资源通过 include_str! 宏嵌入程序,或者在运行时从文件加载。对于学习与调试来说,把表数据存成可读的 JSON 文件非常友好,因为调试输出可以直接用 jq 等工具观察。
实现第一个算子是表扫描。表扫描函数根据表名返回 serde_json::Value 的向量,每个元素代表一行记录。实现可以简单地匹配表名并使用 serde_json::from_str 将嵌入的 JSON 字符串反序列化为 Vec<Value>。在真实系统中,表扫描会涉及分页、磁盘块读取、缓冲管理与向量化处理,但在学习阶段直接返回完整向量可以更快地验证过滤与投影逻辑。过滤算子的核心是如何把 SQL 的谓词表达式应用到每一行。定义一个 apply_predicate 函数接收一行和表达式,返回是否保留该行。
对于简单的列比较,可以将 serde_json::Value 转为对象映射,按列名取值后与常量比较。要注意的是 JSON 类型系统和 SQL 类型系统并不完全一致,因此实现时要考虑类型匹配和转换。示例中只支持 Op::Equals,比较时直接用 serde_json 的值相等比较,这使得实现简洁但在类型和空值处理上有所妥协。真实数据库需要更复杂的类型系统、隐式类型转换规则和对 NULL 的精确定义。投影算子负责从每行中挑选所需字段并构造新的 JSON 对象。实现策略是为待保留的字段构建一个集合,然后遍历原始行的键值对,仅保留需要的字段并生成新的对象返回。
这个过程在 JSON 表示下实现方便,但需注意字段不存在的情况与字段重命名(别名)。初期版本可忽略别名与表达式投影,只支持简单列名投影,这让实现工作量下降,同时仍能满足很多常见查询。这些算子组合在一起后,核心的运行函数 run_query 就非常直观:根据 Query 的枚举类型递归执行,从底层 From 返回行集合,再逐层过滤与投影得到最终结果。该实现是惰性求值吗?严格来说不是。本文示例在每个算子上都直接计算并返回一个完整的 Vec<Value>,这种 eagerly 求值方式实现简单但在大表面前会导致内存和性能问题。后续可以用迭代器或流式处理将算子改为惰性评估,从而减少内存占用并支持早期终止等优化。
在实际编码中,错误处理需要小心。示例里存在不少 unwrap 调用,如果某列不存在或者数据类型不匹配就会 panic。为了让工具更健壮,需要把潜在错误上抛并为用户提供可读的错误信息。Rust 的 Result 类型和自定义错误枚举在这里会非常有用。还有一类常见问题是 NULL 与缺失字段的处理。JSON 中并无 SQL 的 NULL 语义,通常需要显式约定,例如把缺失字段映射为 serde_json::Value::Null,并在谓词比较时遵循三值逻辑。
前面实现的系统功能有限,但已经可以满足查询如 select Title from Album where AlbumId = 48 的需求。为了测试与交互便利,可以写一个简单的命令行界面,使用 clap 库解析参数并读取 --sql 字符串,传给解析器和运行器,最后逐行打印 JSON 结果。这个 CLI 是快速验证新功能和展示项目的好帮手,也便于把 SQL 检查与数据输出交给标准工具链,例如配合 jq 格式化输出。从这里出发,有很多自然的扩展方向。第一个是 JOIN 实现。JOIN 是关系代数的核心之一,让两个或多个表基于连接条件生成笛卡尔积的子集。
实现最简单的嵌套循环连接是最直观的起点:对左表每一行扫描右表并测试连接谓词。对于小数据集这是可行的,但效率低。接下来可以实现基于哈希的连接,先对较小的一侧建立哈希表,然后一次性探测另一侧,显著提高对大数据的处理能力。JOIN 的实现还需考虑外连接、半连接与反连接等语义差异。索引是另一个关键优化方向。目前的表扫描对每次查询都要读取全表。
为常用的列建立索引能够把过滤操作从扫描优化为点查或范围查。实现一个简单的倒排索引或哈希索引可以显著提升等值查询性能。索引维护在有写入场景下是难点,但如果数据集静态或只追加更新,索引的复杂度会降低。考虑索引时还要评估内存占用与维护成本,选择适合工作负载的索引结构。类型系统和表达式丰富化是功能上必要的补充。支持更多的 Op,比如大于小于、LIKE、IN、AND、OR、NOT 等,可以把谓词表达式从单一比较扩展为复杂布尔表达式。
实现运算符优先级、短路求值和三值逻辑需要谨慎设计。更进一步,引入聚合函数、GROUP BY、ORDER BY 与 LIMIT 会把查询引擎推向真正可用的分析查询工具。聚合需要对中间结果进行分组并维护聚合态,ORDER BY 通常需要外部排序或借助索引。并行与向量化执行是性能优化的高级话题。初期实现使用单线程的 for 循环遍历每行,并在每个步骤创建新的 Vec 和对象,这在 CPU 上并不高效。可以考虑用 Rayon 等并行库对某些无副作用算子进行并行处理,或者采用列式内存布局与向量化算子以减少内存访问与提高 CPU 吞吐。
矢量化还能更好地利用 SIMD 指令集,提高过滤和投影等操作的效率。从教学角度来看,动手实现数据库不仅能加深对 SQL 的理解,还能让人直观认识到设计取舍的复杂性。比如性能、内存、可扩展性与功能完整性往往互相制约。用 Rust 实现还有额外的好处,Rust 的类型系统、所有权模型和零成本抽象能帮助你写出更安全和高效的代码,同时也会带来学习曲线。使用 serde_json 与 sqlparser 这类成熟库能让你把有限的精力投入到数据库核心逻辑上,而不是重复实现通用功能。在实践过程中,良好的测试习惯不可或缺。
为每个算子编写单元测试,使用小型的 JSON 数据集覆盖各种边界情况,例如缺失字段、不同类型的值、空集合和复杂谓词。集成测试可以把解析器、运行器与 CLI 结合起来,验证从 SQL 文本到最终输出的一整个流程。慢速但明确的测试可以在你添加 JOIN、索引或并行化时作为回归保护,大幅降低重构风险。最后给出一些学习与工程资源建议。可阅读经典教材了解关系代数、查询优化和事务处理的理论背景。对于实现细节,Rust 的生态文档、sqlparser 的示例以及 serde_json 的使用示例都是很好的参考。
把实现开源并写上清晰的 README,有助于社区反馈和贡献,同时也能作为个人技术成长的记录。总结经验与教训:用 Rust 从零实现一个简化 SQL 查询引擎是一个极佳的学习项目。它能把抽象的数据库理论变成手可触的代码,让你体会解析、执行计划、算子实现与性能权衡的实际意义。以 JSON 作为数据源和 sqlparser 作为解析器可以快速完成原型,并把精力放在 Filter、Project 等基础算子上。后续扩展包括 JOIN、索引、类型系统、聚合以及并行化等。每一步的改进都会让系统更复杂,但也更接近真实系统的能力。
无论目标是学术探索还是构建可用的轻量级数据库,这个实践路径都值得尝试和深入。愿你在实现过程中既获得技能提升,也享受编写那段能运行 SQL 的小型引擎的乐趣。 。
